Glycerol hydrogenolysis using a Ni/Ce‐Mg catalyst for improved ethanol and 1,2‐propanediol selectivities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glycerol, a byproduct from biodiesel production, is an inexpensive and renewable alternative feedstock for producing valuable chemicals. Hydrogenolysis of glycerol produces ethanol and 1,2‐propanediol (1,2‐PDO) with the help of appropriate catalysts. Commercially available non‐specific Ni‐based catalysts have been reported for use in producing ethanol along with 1,2‐PDO. In this work, a new Ni catalyst on various support materials was developed for the selective production of ethanol and 1,2‐PDO using glycerol hydrogenolysis. The Ni catalyst on CeO2 showed the highest potential for producing both ethanol and 1,2‐PDO. The catalyst with 0.15–0.50 g/g (15–50 wt%) Ni on CeO2 improved glycerol conversion at reaction temperatures of 215–245 °C, however 1,2‐PDO selectivity was unsatisfactory. An improvement in 1,2‐PDO selectivity was attained when Al, Si, Zn, and/or Mg were added as promoters to the Ni catalyst on CeO2, while improvement in the selectivity for ethanol occurred only with the addition of Si or Mg. A variation in Mg content showed that 1,2‐PDO selectivity was favoured at higher Mg content, while ethanol selectivity peaked at 10 % Mg. Systematic investigations found that the catalyst with 0.25 g/g (25 wt%) Ni on a Ce:Mg (4:1 mol:mol) support provided good selectivities for 1,2‐PDO at 68.10 % and ethanol at 9.0 %, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».